数据团队中的智慧精英 - 永洪社区

能理解别人的意思，能让别人理解你的意思，遇到问题能快速的形成思路去解决，做事始终能稳在重点上，这就是我心中的职场聪明人，今天就来聊一聊。

职场的聪明人不是指溜须拍马，而是对于老板的言行比较关注，努力寻求相同的上下文，从而能够站在老板的角度思考事情，这其实是一种换位思考能力。

比如公司刚开过工作会议，你可能瞄几眼就扔一边了，但聪明人（比如你的上级）可能就在那里琢磨推敲，这就是为什么同样是面对老板，聪明人能接的住话，而你可能根本不知道老板在说什么。

有一次我带着下属A去做专题汇报，老板问了一个专业问题，我示意A回答一下，发现其没反应，回来的路上就问原因，A回答：“听不懂老板在问什么。”

专业能力超过老板看似简单，但一般职场人士不一定能做到，因为老板认知水平比较高，问的专业问题不是那么好回答，如果职场人士平时荒废学习，不懂得刨根问底，很难说过得了老板这一关。

比如老板问主数据是什么，有人会望文生义的说是主要的数据，其实这种解释老板自己拆字就能理解，根本不要你说，而聪明人则能把主数据是核心业务对象这个概念说出来，这才叫专业。

老板不是每样事情都能交代的很清楚，到底只是随便说说，还是希望探索一下，或者真的在安排任务，聪明人都会主动核实，这需要一些勇气，看起来比较老实，但其实是大智，那种认为跟老板确认问题会被小看的人，会误了大事。

比如有一次去跟老板汇报数据开放工作，老板要求我去梳理下公司的流程，当时自己误解为全部的流程，慌得很，会后自己大着胆子跟老板做了确认，才知道只是梳理数据开放的流程。

严格按照老板说的去做，往往只能做到70分，但如果能把握住老板的最终期望，就可能做到90分。

很多聪明的人就是这么干的，老板让他这么干，他不仅要干成，而且要干的漂亮，这又何尝不是真正理解了别人的意思呢？达到这个境界的聪明人，做事往往有使命感，不是简单的给老板打工。

遗忘是大脑的杀手，因此，对老板的重要讲话进行录音是理解老板意图的最有效手段之一，你的理解水平再差，架不住录下来分发给一堆智囊来为你出谋划策，聪明人都这么干。

一方面，我们要将脑子里网状的想法用语言这种线性的方式表达出来，本来就挺困难，另一方面，人类有个艾宾浩斯的遗忘曲线，我们看到的，听到的，如果没有记录下来，很快就会消失在记忆的彼端，比如读完一小时后会遗忘约56％。

聪明人布置工作的时候，一般当场就会反复强调几次，甚至让人复述一遍，然后周会月会再提一下，这样才可能让别人记清楚。这个策略也特别适合去解决问题，今天说，明天说，一年后再提，直到问题解决。

专业人士之间的对话可以直入细节，但大多时候，我们的对话都在背景不太一样的两个人身上发生，一般还是要遵循先宏观讲一下，比如让人家知道做这个事情的背景、意义，价值，目的，思路等等，然后再讲较微观的内容，比如方法，流程，实操等，也就是说，只有两个人先对上眼了，才有继续展开的必要，这符合循序渐进，由浅入深的原则。

每个人的知识体系结构就像一颗大树，先有树干，再有树枝，树干是掌握的最牢固的，新的信息要被理解，最好先跟树干发生关系，然后慢慢衍生，这也是先宏观再微观的底层逻辑。

有时下属跟我汇报工作，一开始就没头没脑的讲细节，自己听得云里雾里，为了跟上下属的节奏，要么囫囵吞枣乱听一气，要么就不停的打断和提出挑战，沟通的效率之低可想而知。

本质上就是换位思考，用别人都能理解的语言去表达事情，也就是说人话，如果在公司的语境里，说人话就是用公司的业务语言。

举个例子，如果你跟老板汇报数据治理，老板一般能理解数据治理这个概念，因为治理概念大家都懂，但如果你提了主数据这个名词，就得先用业务的语言解释清楚什么是主数据。

用业务的语言表达清楚专业知识对每个专业人士都是巨大挑战，没有一定的融会贯通，很难说得通俗易懂。

遇到问题自己会干的就直接干吧，这是效率的保证，但如果碰到不会干的呢，聪明人也是有方法的。

始终要相信，你干的事情，99%的前人已经干过了，他们的经验就是你做事的起点，不要做什么都重头再来。

怎么吸收前人的经验呢？从领导、导师、专家和同事获得，无论是面对面沟通还是开会讨论，都是在尝试从别人那里获得经验并为我所用，单干蛮干是新人做事的大忌。我们可以学学领导，每次开会都是让别人先发言，吸收消化后再总结发言，这就是套路，发言最多的，往往不是水平最高的。

要做的事情总是千变万化，我们不可能每次做事都能找到一模一样的场景和解决办法，这就需要培养抽象思维的能力，即归纳和演绎，任何事情回归第一性原理以后，底层的道理就是那么点，基于这个点掌握方法论，做任何事情就能举一反三，做事的能力就能不断提升，孔子的“学而不思则罔”也是在讲这个道理。

最近我发现DevOps跟数据治理底层的道理类似，为啥，因为都在做全局流程优化的事情，这就是归纳的价值，然后我如果掌握了流程的方法论，那么就可以演绎到DevOps、数据治理等工作上去。

很多事情是非常复杂的，可能一下子找不到综合解决办法，这个时候可以借鉴下人类的分工思维，就是把事情拆解成一个个高内聚低耦合的简单模块，然后简单的人干简单的事，这样成本最低，效率最高。

架构师干的就是这事，把系统合理拆分，然后拆分后的各个系统后续建设和运维成本最低，又比如让去你做数据治理，开始的时候会一头雾水，但是如果把数据治理拆解成组织、机制、流程、IT、文化等五个部分，就可能会找到一些切入点，如果粒度还太大，那就继续拆分，直到拆解到最小的可执行单元。

这一点在第1点里已经讲了方法，但要注意，老板安排的工作并不一定都是重要的，如果同时安排有多项工作，跟老板确认工作的优先级是必要的，不要去试图平均分配资源，不要想当然的认为可以干好。

事实上，老板给的资源总是有限的，但你在老板最关注的点上投入再多的资源也不算多，在公司看来，一年里你只要干成一样事情就已经够多了，其他也许无足轻重，60分可以了。

如果自己的工作是重要的，那么上级一定愿意安排时间来听你汇报进展，只有在汇报过程中，才能进一步理解上级到底想要什么，有哪些衍生的事情需要去做，永远不能想当然的认为老板年初安排好工作年末去交答卷就可以了，这不是有标准答案的考试。

很多重点工作是在汇报的交流中新产生的，上级不是神仙，不可能一下子给你安排一个肯定能爆仓的事情，在汇报中，大家可能会逐步了解到做这个事情的价值没想象中那么大，而那个事情价值更大，因此需要及时调整。

两个都是目标管理，只是在量化上，周期上，方式上有些区别，KPI更适合按部就班型的工作，OKR更适合创新型的工作，这里以OKR为例说下，首先，本来上级要下级理解公司的目标挺难，也许说了三遍也没啥用，OKR比较决绝，索性让下属自己把目标定出来，然后跟上级去达成共识，这种方式的好处是记得住，其次，OKR以周为单位跟踪，以季度为周期去评估，比较容易与时俱进，不容易中途跑偏；最后，OKR不设置上限，容易激发活力，做出超出老板预期的事情。